根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
2024/7/5 5:01:31
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设有n种不同面值的硬币，各硬币的面值存于数组T〔1:n〕中。
现要用这些面值的硬币来找钱。
可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins〔1:n〕中。
对任意钱数0≤m≤20001，设计一个用最少硬币找钱m的方法。
现要用这些面值的硬币来找钱。
可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins〔1:n〕中。
对任意钱数0≤m≤20001，设计一个用最少硬币找钱m的方法。
2024/7/5 1:42:16
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捷联惯性导航系统、地磁场模型、地磁等值线匹配（MAGCOM）算法、迭代最近等值线点（ICCP）以及本文所提出的基于仿射变换的匹配算法和抗野值匹配算法。
2024/7/4 22:07:42
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实时流协议（RTSP）是应用层协议，控制实时数据的传送。
RTSP提供了一个可扩展框架，使实时数据，如音频与视频的受控、点播成为可能。
数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。
该协议目的在于控制多个数据发送连接，为选择发送通道，如UDP、组播UDP与TCP，提供途径，并为选择基于RTP(RFC1889)上传送机制提供方法。
RTSP提供了一个可扩展框架，使实时数据，如音频与视频的受控、点播成为可能。
数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。
该协议目的在于控制多个数据发送连接，为选择发送通道，如UDP、组播UDP与TCP，提供途径，并为选择基于RTP(RFC1889)上传送机制提供方法。
2024/7/4 14:28:28
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层层自组装制备单晶形中空微容器研究，吕春玲，张景林，本文采用层层自组装法（layer-by-layer,简称LBL）对亚微米级单晶形中空微容器的制备进行了研究，并对研究结果进行了分析和讨论。
研究表
研究表
2024/7/4 9:50:20
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网络考试系统主要用于实现高校在线考试，基本功能包括：自动组卷、试卷发布、试卷批阅、试卷成绩统计等。
本系统结构如下：（1）学生端： 登录模块：登录功能；
网络考试模块：可参加考试，并查看考试结果，提交试卷后老师允许的情况下查看错题；
（2）超级管理员端： 登录模块：实现管理员登录功能；
用户管理模块：实现用户信息的增加、修改、查看功能；
角色权限管理模块：实现角色的增加、修改、查看功能；
试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能；
试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；
（3）试题管理员端（老师）： 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能；
试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；
本系统结构如下：（1）学生端： 登录模块：登录功能；
网络考试模块：可参加考试，并查看考试结果，提交试卷后老师允许的情况下查看错题；
（2）超级管理员端： 登录模块：实现管理员登录功能；
用户管理模块：实现用户信息的增加、修改、查看功能；
角色权限管理模块：实现角色的增加、修改、查看功能；
试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能；
试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；
（3）试题管理员端（老师）： 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能；
试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；
2024/7/4 10:18:19
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java证书开发包(修正版):1.修改公钥需使用证书密码的API,现在无需使用证书密码2.修改公钥证书加解密的错误,先在所有加密解密必须使用byte数组,加密解密,否则会出错.
2024/7/4 7:02:25
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Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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